Cuda10.0.130+配套cudnn（tensorflow2.0+tensorflow1.14 GPU版本安装准备）

偏执的太偏执、 2023-07-10 08:38 7阅读 0赞

借鉴原文地址1：https://blog.csdn.net/qq\_33289694/article/details/102605042?ops\_request\_misc=%7B%22request%5Fid%22%3A%22158305058919725211964535%22%2C%22scm%22%3A%2220140713.130056874…%22%7D&request\_id=158305058919725211964535&biz\_id=0&utm\_source=distribute.pc\_search\_result.none-task  
借鉴原文地址2：https://blog.csdn.net/houzupi2534/article/details/100010836

\#\#安装看分割线的，拉到中间就能看到，上面的这个看看怎么选择CUDA和CUDNN

本机配置  
系统：Win10 64位  
显卡：GTX 850M

WIN10安装CUDA10  
安装cuda前一定要安装VS  
我电脑之前就有装VS2013和VS2015，建议装VS2015

CUDA Toolkit 10.0 Download：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
（可以离线安装\[local\]，也可在线下载安装\[network\]）。  
下载完成后，打开安装程序：  
安装路径可以默认也可以自定义。之后点击ok就行。（我选默认）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
下图点击同意并继续  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
下图*一定要选自定义*，尝试过精简安装失败，选择自定义安装后后面也是全勾选，就能成功。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
可以选择默认路径或者自定义安装路径，记下安装的路径。（我选默认路径）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
安装完后就完成了。安装完成后系统变量会自动添加，可自行查看系统变量  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
验证安装：cmd命令后输入nvcc -V  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
以上就是cuda成功安装全过程  
有一处在看别人安装的时候有设置，但是我没有设置cuda也显示安装成功了：  
添加环境变量：C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.0\\lib\\x64（在系统变量这个窗口上面）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
WIN10安装cuDNN  
打开cuDNN网页：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download  
没有账号的需注册账号才能下载  
选择与CUDA匹配的cuDNN版本进行下载  
下图中 I Agree处需要勾选上  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
选择操作系统版本  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
下载之后是个压缩包文件，解压缩：  
![在这里插入图片描述][20190822171939722.png]  
![在这里插入图片描述][20190822171953545.png]  
将CUDA\\bin、CUDA\\include、CUDA\\lib中的内容拷贝到相应的C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.0文件路径下即可（因为此处我是默认路径的，此处只用把三个文件夹全部选中复制粘贴进以上路径的文件夹即可，不需一一复制，会自动找到位置）：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
按道理来讲到这里cuDNN应该已经算安装完毕了，但是参考一个博文，还是添加了cuDNN的环境变量，不知道是否有必要？  
![在这里插入图片描述][20190822172235478.png]

WIN10卸载cuda9.0  
不要用一些杀毒软件来卸载，进入Windows设置窗口，选择应用  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
进去后找带NIVIDA字的软件，一般都在一起，图标也很明显  
我只保留了  
![在这里插入图片描述][20190822195200844.png]  
![在这里插入图片描述][20190822195213743.png]  
其他的全部删除

卸载完后，你会发现电脑—开始—所有程序，里面那个关于NVIDIA的程序文件不见了  
存在的话，也可以看看里面还剩下什么，可以搜索看看  
当然，C盘里面C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit文件也可以删除了  
用杀毒软件垃圾扫描下，清理下电脑，主要是清理注册表  
这样就可以装新的cuda10.0了

<div id="article_content" class="article_content clearfix">
            <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/ck_htmledit_views-833878f763.css">
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                        <path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path>
                    </svg>
                                            <h1><a name="t0"></a><a id="TensorFlow_20__GPU_0"></a>TensorFlow 2.0 - GPU安装</h1>

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如果是刚刚入门的同学，先看第一篇博客。[Anaconda与Pycharm安装][Anaconda_Pycharm]

**安装显卡驱动网址**

[更新网址][Link 1]PS: 每个人电脑上肯定是有的，可以根据需要更新一下驱动

**CUDA安装**也可以直接在我的百度云下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1JDsywrT7g0H9nrhn4ejokA  
提取码：cft9

[下载地址][Link 2]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70]

根据自己每个人的电脑系统版本下载，然后安装。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

选择默认路径

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

点击接受

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

接下来特别要注意了！！！！

首先红框位置的是一个应用程序，没什么用，所以去掉。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

如果有Visual Studio Code的编译器那么可以随意选择，如果没有的话，就**一定记得将√去掉**（因为我用的是Pycharm，所以不打勾）

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

（1）这里如果New Version大于或者等于Current Version，可以打钩可以不打钩，

（2）如果没有安装驱动，那就必须安装驱动，打钩

（3）如果Current Version大于New Version 那么一定不可以安装（不打勾），因为低版本无法将高级版本覆盖。

可能以上有点啰嗦，其实光看第三句就可以。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

安装的位置不需要改变

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

可以看到这里的Visual Studio Integration 没有安装

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

目前为止CUDA已经安装完成。

**测试CUDA版本**

首先进入到图示目录，就是CUDA的安装目录C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.0\\bin

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

在dos下输入命令nvcc -V查看版本号

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

接下来就是添加系统变量了，选中高级系统设置，点击环境变量，选中系统变量中的Path，再点击**编辑**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

弹出图示对话框，在你装好CUDA之后，这两项会自动添加。

![在这里插入图片描述][20191017125537309.png]

接下来再下载cuDNN

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]

下载完成之后，解压缩到当前文件夹，并将文件名改为cudnn

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

然后将cudnn文件夹整个复制到C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.0

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]

**再次添加环境变量**，相比于刚才多了两个，具体的操作是新建然后复制

C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.0\\extras\\CUPTI\\libx64

C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.0\\cudnn\\bin

新添加的环境变量在最后，需要指定上移到图示位置。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190822110919274.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[20190822171939722.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190822171939722.png
[20190822171953545.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190822171953545.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190822172215827.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20190822172235478.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190822172235478.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190822194541223.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvdXp1cGkyNTM0,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20190822195200844.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190822195200844.png
[20190822195213743.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190822195213743.png
[Anaconda_Pycharm]: https://blog.csdn.net/qq_33289694/article/details/100545865
[Link 1]: https://www.geforce.com/drivers
[Link 2]: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191017122759753.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191017121055666.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMjg5Njk0,size_16,color_FFFFFF,t_70
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